AI语音机器人:通过 Azure Speech 实现类人类的交互
通过在流式传输机器人响应的同时持续监控人类语音,系统可以在检测到用户讲话时立即停止播放。这可确保机器人不会继续打断用户说话,使交互更加自然,减少挫败感。利用AzureSpeechSDK的实时功能,开发人员可以构建机器人,不仅可以在用户输入时停止TTS流,还可以准确管理对话上下文并无缝切换回聆听模式,从而增强整体用户...
一种集成FPGA和DSP芯粒的异构系统级封装
在0.85VI/O电压和800-MHz时钟(受FPGA时钟频率限制)条件下,AIB1.0I/O的功耗为0.44pJ/b,包括适配器在内为0.85pJ/b,传输延迟为3.75ns。在室温条件下,输入/输出电压为0.4V,时钟频率为2GHz,AIB2.0输入/输出每比特消耗0.10pJ,包括适配器在内为0.46pJ/b,传输延迟为1.5...
华为“天才少年”:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛媒体AGI
当我们把大模型的输入输出都变成流式的之后,大模型就变成有状态的了,也就是KVCache需要持久驻留在GPU内。语音输入token的速度一般不超过每秒5个,语音合成token的速度一般也不超过每秒5个,但是大模型本身输出token的速度可以达到每秒50个以上。这样如果KVCache持久驻留在GPU内,并且没...
华为“天才少年”4万字演讲:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛...
当我们把大模型的输入输出都变成流式的之后,大模型就变成有状态的了,也就是KVCache需要持久驻留在GPU内。语音输入token的速度一般不超过每秒5个,语音合成token的速度一般也不超过每秒5个,但是大模型本身输出token的速度可以达到每秒50个以上。这样如果KVCache持久驻留在GPU内,并且没...
华为“天才少年”4万字演讲:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛...
当我们把大模型的输入输出都变成流式的之后,大模型就变成有状态的了,也就是KVCache需要持久驻留在GPU内。语音输入token的速度一般不超过每秒5个,语音合成token的速度一般也不超过每秒5个,但是大模型本身输出token的速度可以达到每秒50个以上。这样如果KVCache持久驻留在GPU内,并且没...
CV最新论文|11月13日 arXiv更新论文合集
摘要:我们引入了一种新颖的双输入流转换器(DIST),以解决将注视点从段落阅读期间收集的眼动追踪数据分配给读者实际关注的文本行的挑战性问题(www.e993.com)2024年10月18日。由于存在垂直漂移形式的噪声,因此该后处理步骤对于分析读数数据至关重要。我们在九个不同数据集的综合套件上评估了DIST与九种经典方法,并证明了DIST的优越性。通...
原华为“天才少年”李博杰4万字演讲:现在AI技术要么无趣要么无用
例如语音部分就是先做语音识别,把语音转换成文字输入给大模型,然后再把大模型的输出送给语音合成模型生成音频。不要小看这种听起来很土的方案,在语音领域,目前这种方案还是最靠谱的,现有的多模态大模型在识别和合成人类说话语音方面都不太行。GoogleGemini的语音对话响应延迟只有0.5秒,这是一个真人都很难达到...
流计算引擎数据正确性的挑战
完整性要求计算引擎能够及时追踪当前计算进度,并估算发出的输出结果与其输入流对应的完成程度。这种对数据完整性的推理,在很多流计算场景都是至关重要的:如在基于流的告警系统中,流计算引擎必须生成单个且正确的告警指标,提前发出部分结果是没有意义的,这就要求流计算引擎这种分布式系统要具备一种能推断「告警指标所...
「LSTM 之父」亲笔万字长文,只为向世人证明:深度学习不是在母语为...
在这些神经元中,有一些是为其它神经元提供数据(声音、视觉、触觉、疼痛、饥饿)的输入神经元。另一些神经元则是控制肌肉的输出神经元。而大多数神经元则隐藏在输入和输出之间的处理过程中,这也正是我们进行思考的地方。显然,大脑是通过改变连接的强度或权重进行学习的,这样可以决定神经元之间互相影响的强度,而这种机制...
浅谈网络领域中的数据流
输入流可从键盘或文件中获得数据,输出流可向显示器、打印机或文件中传输数据。缓冲流为了提高数据的传输效率,通常使用缓冲流(BufferedStream),即为一个流配有一个缓冲区(buffer),一个缓冲区就是专门用于传输数据的内存块。当向一个缓冲流写入数据时,系统不直接发送到外部设备,而是将数据发送到缓冲区。缓冲区自...